Crea una instancia de notebooks administrados por el usuario con un contenedor personalizado

Crea una instancia de notebooks administrados por el usuario con un contenedor personalizado

Los notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench están obsoletos. El 14 de abril de 2025, finalizó la compatibilidad con notebooks administrados por el usuario y se quitó la capacidad de crear instancias de notebooks administrados por el usuario. Las instancias existentes seguirán funcionando hasta el 30 de marzo de 2026, pero los parches y las actualizaciones no estarán disponibles. Para seguir usando Vertex AI Workbench, te recomendamos que migres tus instancias de notebooks administrados por el usuario a instancias de Vertex AI Workbench.

Puedes crear una instancia de notebook administrada por el usuario en función de un contenedor personalizado. El uso de un contenedor personalizado te permite personalizar un entorno de notebook administrado por el usuario para tus necesidades específicas. El contenedor debe ser accesible para tu cuenta de servicio deGoogle Cloud y exponer un servicio en el puerto 8080. Recomendamos crear un contenedor derivado de una imagen de Deep Learning Containers, ya que esas imágenes ya están configuradas para ser compatibles con notebooks administrados por el usuario.

Cómo se actualizan los kernels de contenedores personalizados

Vertex AI Workbench extrae la imagen del contenedor más reciente de tu kernel:

• Cuando creas la instancia.

• Cuando actualizas la instancia.

• Cuando inicias tu instancia.

El kernel de contenedor personalizado no persiste cuando se detiene la instancia, por lo que cada vez que se inicia tu instancia, Vertex AI Workbench extrae la versión más reciente de la imagen de contenedor.

Si la instancia se está ejecutando cuando se lanza una nueva versión de un contenedor, el kernel de la instancia no se actualizará hasta que inicies y detengas la instancia.

Antes de comenzar

Antes de crear una instancia de notebook administrada por el usuario, debes tener un proyecto deGoogle Cloud y habilitar la API de Notebooks para ese proyecto.

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Notebooks API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

1. Si planeas usar GPU con la instancia de notebooks administrados por el usuario, consulta la página de cuotas en la Google Cloud consola para asegurarte de que tienes suficientes GPU disponibles en el proyecto. Si las GPU no están enumeradas en la página de cuotas o necesitas obtener más cuota de GPU, puedes solicitar un aumento de cuota. Consulta Solicita un aumento de la cuota en la página Cuotas de recursos de Compute Engine.

Roles obligatorios

Si creaste el proyecto, tienes el rol de IAM propietario (roles/owner) en el proyecto, que incluye todos los permisos necesarios. Omite esta sección y comienza a crear tu instancia de notebooks administradas por el usuario. Si tú no creaste el proyecto, quédate en esta sección.

Para obtener los permisos que necesitas para crear una instancia de notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench, pídele a tu administrador que te otorgue los siguientes roles de IAM en el proyecto:

• Administrador de notebooks (roles/notebooks.admin)
• Usuario de la cuenta de servicio (roles/iam.serviceAccountUser)

Para obtener más información sobre cómo otorgar roles, consulta Administra el acceso a proyectos, carpetas y organizaciones.

También puedes obtener los permisos necesarios a través de roles personalizados o cualquier otro rol predefinido.

Asegúrate de que tu contenedor personalizado esté listo

Asegúrate de tener un contenedor personalizado al que pueda acceder tu cuenta de servicio deGoogle Cloud . Si deseas obtener información para crear un contenedor personalizado a partir de una imagen de Deep Learning Containers, consulta Crea un contenedor derivado.

Crea una instancia con un contenedor personalizado

Para crear una instancia de notebook administrada por el usuario con un contenedor personalizado, sigue estos pasos:

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página Notebooks administrados por el usuario. O bien, dirígete a notebook.new (https://notebook.new) y omite el siguiente paso.

   Ir a Notebooks administrados por el usuario

2. Haz clic en  Crear nuevo.

3. Haz clic en Opciones avanzadas.

4. En la página Crear instancia, en la sección Detalles, proporciona la siguiente información para tu nueva instancia:

   • Nombre: un nombre para tu instancia nueva
   • Región y Zona: Selecciona una región y una zona para la instancia nueva. Para obtener el mejor rendimiento de red, elige la región que se encuentra más cerca de tu ubicación geográfica. Consulta las ubicaciones de notebooks administrados por el usuario disponibles.

5. En la sección Entorno, en el campo Entorno, selecciona Contenedor personalizado.

6. En el campo Imagen de contenedor de Docker, agrega una imagen de contenedor de Docker de una de las siguientes maneras:

   • Ingresa una ruta de imagen de contenedor de Docker. Por ejemplo, para usar una imagen de contenedor de TensorFlow 2.12 con aceleradores de contenedores de aprendizaje profundo, ingresa us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/tf-cpu.2-12.py310.
   • Haz clic en Elegir para agregar una imagen de contenedor de Docker desde Artifact Registry. Luego, en la pestaña Artifact Registry donde se almacena la imagen de contenedor, cambia el proyecto por el que incluye tu imagen de contenedor y selecciona tu imagen de contenedor.

7. Realiza el resto de tus selecciones o deja la configuración predeterminada.

8. Haz clic en Crear. Vertex AI Workbench crea una instancia de notebooks administrados por el usuario a partir de tu contenedor personalizado.

¿Qué sigue?

• Lee acerca de cómo enviar imágenes de contenedores a Artifact Registry. Si las imágenes de contenedor que envías a Artifact Registry derivan de una imagen de contenedores de aprendizaje profundo, puedes usar estas imágenes de contenedor cuando creas instancias de notebooks administrados por el usuario.
• Obtén más información para modificar tus contenedores personalizados en Prácticas recomendadas para escribir Dockerfiles.